Machine learning nelle industrie del petrolio e del gas, rapporto di market intelligence 2023 con BP, ExxonMobil, Gazprom, Petronas, Rosneft, Saudi Aramco, Shell e TotalEnergies

Dublino, 20 giugno 2023 (GLOBE NEWSWIRE) -- Il rapporto "Machine Learning in Oil and Gas - Thematic Intelligence" è stato aggiunto aResearchAndMarkets.comofferta.

Questo rapporto presenta una panoramica della crescita delle tecnologie di machine learning con particolare attenzione all’adozione dell’apprendimento automatico nell’industria petrolifera e del gas

L’apprendimento automatico è un campo in rapida crescita nel settore del petrolio e del gas e può potenzialmente rivoluzionare il modo in cui le aziende esplorano e producono petrolio e gas. Può essere utilizzato per analizzare dati sismici, registri di pozzi e altri dati geologici per identificare potenziali giacimenti di petrolio e gas.

Gli algoritmi di apprendimento automatico sono anche in grado di analizzare i dati di produzione e identificare modelli che possono essere utilizzati per migliorare le prestazioni dei pozzi. Ciò può comportare un aumento dei tassi di produzione e una riduzione dei tempi di inattività.

Inoltre, questa analisi può essere utilizzata anche per identificare potenziali pericoli, prevenendo così eventuali incidenti spiacevoli e aumentando la sicurezza operativa. Nel complesso, l’apprendimento automatico ha il potenziale per migliorare l’efficienza, aumentare la produzione e ridurre i costi nel settore del petrolio e del gasScopo

Analizza la catena del valore del machine learning in termini di hardware, software e servizi e identifica gli attori chiave lungo la catena del valore

Valuta le tendenze di crescita del mercato, l’attività di fusione e acquisizione, il finanziamento di venture capital, i brevetti e le tendenze di assunzione nel tema dell’apprendimento automatico

Il rapporto fornisce una panoramica delle posizioni competitive detenute dai fornitori di tecnologie di machine learning pubbliche e private, nonché dell’adozione da parte delle compagnie petrolifere e del gas.

Evidenzia inoltre i casi d’uso del machine learning da parte degli operatori del settore petrolifero e del gas

Motivi per acquistare

Valuta la catena del valore della macchina e mette in evidenza i principali attori in ciascun segmento

Analisi dell'impatto dell'apprendimento automatico sull'industria del petrolio e del gas.

Revisione di alcuni casi d'uso che evidenziano l'adozione dell'apprendimento automatico da parte degli operatori del settore petrolifero e del gas

Identificare e confrontare le principali società petrolifere e del gas e il loro coinvolgimento nel tema dell'apprendimento automatico

Identificare e confrontare i principali fornitori di tecnologia pubblici e privati ​​che plasmano il mercato del machine learning.

Argomenti principali trattati:

Sintesi

Giocatori

Briefing sulla tecnologia

Tendenze

Tendenze tecnologiche

Tendenze macroeconomiche

Tendenze normative

Tendenze del settore

Impatto sull’industria del petrolio e del gas

Casi studio

Analisi del settore

Dimensioni del mercato e previsioni di crescita

Fusioni e acquisizioni

Finanziamento di rischio

Tendenze dei brevetti

Tendenze di assunzione

Sequenza temporale

Catena del valore

Hardware

Software

Servizi

Aziende

Aziende pubbliche

Compagnie private

Compagnie petrolifere e del gas

Segnapunti di settore

Scorecard integrata del settore petrolifero e del gas

Scorecard indipendente del settore petrolifero e del gas

Glossario

Include una selezione di aziende menzionate in questo rapporto

BP

ExxonMobil

Gazprom

Petronas

Rosneft

Saudi Aramco

Conchiglia

Energie totali

Per ulteriori informazioni su questo rapporto, visitare https://www.researchandmarkets.com/r/j69mstFonte: GlobalData

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